Операційно-елементний базис для інтелектуальних систем

ОПЕРАЦІЙНО-ЕЛЕМЕНТНИЙ БАЗИС ДЛЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМ

OPERATING-ELEMENTAL BASIS FOR INTELLIGENT SYSTEMS

Сторінки: 197-201. Номер: №6, 2019 (279)
Автори:
Т.Б. МАРТИНЮК, А.В. КОЖЕМ’ЯКО, Л.М. КУПЕРШТЕЙН, О.С. БЕЗКРЕВНИЙ
Вінницький національний технічний університет
T.B. MARTYNIUK, A.V. KOZHEMIAKO, L.M. KUPERSHTEIN, O.S. BEZKREVNYI
Vinnytsia National Technical University
DOI: https://www.doi.org/10.31891/2307-5732-2019-279-6-197-201
Рецензія/Peer review : 12.12.2019 р.
Надрукована/Printed : 16.01.2020 р.

Анотація мовою оригіналу

Розширення області прикладного застосування інтелектуальних систем потребує методів та засобів швидкісного високопаралельного оброблення значних масивів даних різної природи. Для цього необхідно визначити номенклатуру операційно-елементного базису для апаратної реалізації базових процедур в інтелектуальних системах. Широке застосування нейротехнологій потребує доповнити відомий список базових функціональних вузлів за рахунок введення лінійки екстрематорів, детектора максимуму і дискримінатора. Ці вузли, реалізовані на перспективній елементній базі, значно прискорять процес паралельного оброблення даних, підвищать надійність та компактність при апаратній реалізації блоків та підсистем інтелектуальних систем.
Ключові слова: інтелектуальна система, операційно-елементний базис, нейротехнології, класифікація, система керування.

Розширена анотація англійською мовою

Expanding of the field of intelligent systems application requires the methods and means of high-speed processing of large data sets of different nature. For this purpose it is necessary to define the nomenclature of the operating-elemental basis for the hardware implementation of basic procedures in intelligent systems. The widespread use of neurotechnology requires supplementing the well-known list of basic functional units by introducing a line of extremators, a maximum detector and a discriminator. These units, implemented on a promising element base, will greatly accelerate the process of parallel data processing, increase reliability and compactness in hardware implementation of blocks and subsystems of intelligent systems.
Keywords: intelligent system, operating-elemental basis, neurotechnology, classification, control system.

References

1. Osovskij S. Nejronnye seti dlya obrabotki informacii / S. Osovskij ; per. s polsk. D. Rudinskogo. – M. : Finansy i statistika, 2004. – 344 s. – ISBN 5-279-02567-4.
2. Tsmots I.H. Informatsiini tekhnolohii ta spetsializovani zasoby obrobky syhnaliv i zobrazhen u realnomu chasi / I.H. Tsmots. – Lviv, 2005. – 228 s. – ISBN 966-322-024-4.
3. Prett U. Cifrovaya obrabotka izobrazhenij / U. Prett ; per. s angl. – V 2-h kn. – M. : Mir, 1982. – 792 s.
4. Martyniuk T.B. Analiz operatsiinoho bazysu dlia neiromerezhevykh intelektualnykh system / T.B. Martyniuk, A.V. Kozhem`iako, N.O. Denysiuk, T.Iu. Pozdniakova // Informatsiini tekhnolohii ta komp`iuterna inzheneriia. – 2015. – № 2 (33). – S. 83–87. – ISSN 1999-9994.
5. Carev A.P. Algoritmicheskie modeli i struktury vysokoproizvoditelnyh processorov cifrovoj obrabotki signalov / A.P. Carev. – Szczecin, Informa, 2000. – 237 s. – ISBN 83-87362-34-4.
6. Ispolzovanie nejronnyh setej [Elektronnij resurs]. – Rezhim dostupu : http://www.neuroproject.ru/articles – dak – nn.php.
7. Obzor elementnoj bazy apparatnyh realizacij nejronnyh setej [Elektronnij resurs]. – Rezhim dostupu : http://www.reshebnik.net.ru.
8. Vasiura A.S. Metody ta zasoby neiropodibnoi obrobky danykh dlia system keruvannia / A.S. Vasiura, T.B. Martyniuk, L.M. Kupershtein. – Vinnytsia : UNIVERSUM-Vinnytsia, 2008. – 175 s. – ISBN 978-966-641-279-2
9. Pruks V.E. Sistema upravleniya mobilnogo robota na osnove tehnicheskoj nervnoj sistemy so zreniem / V.E. Pruks, A.E. Pruks // Obchislyuvalnij intelekt (rezultati, problemi, perspektivi) : I Mizhnar. nauk.-tehn. konf., 10-13 travnya 2011 r. : materiali. – Cherkasi: Maklaut, 2011. – S. 229. – ISBN 978-966-2200-11-9.
10. Bukov A.A. Tehnicheskie nervnye sistemy. Obuchaemye sistemy upravleniya so zreniem dlya promyshlennyh robotov / A.A. Bukov. – Lipeck : Izd-vo Lipeck. gos. tehn. un-ta, 2001. – 223 s.
11. Martinyuk T.B. Adaptivnij sumator dlya sistem keruvannya robotom / T.B. Martinyuk, A.V. Kozhem’yako, N.V. Fofanova, O.M. Nakonechnij // Optiko-elektronni informacijno-energetichni tehnologiyi. – 2005. – № 2(10). – S. 96–101. – ISSN 1681-7893.
12. Martynyuk T.B. Apparatnaya realizaciya modeli formalnogo nejrona / T.B. Martinyuk, L.I. Timchenko, L.M. Kupershtejn // Elektronnoe modelirovanie. – 2010. – T. 32, № 4. – S. 35–47. – ISSN 0204-3572.
13. Uskov A.A. Intellektualnye tehnologii upravleniya. Iskusstvennye nejronnye seti i nechyotkaya logika / A.A. Uskov, A.V. Kuzmin. – M. : Goryachaya liniya-Telekom, 2001. – 143 s. – ISBN 5-93517-181-3.
14. Bernyukov A.K. Raspoznavanie bioelektricheskih signalov / A.K. Bernyukov, L.T. Sushkova // Zarubezhnaya radioelektronika. – 1996. – № 12. – S. 47–51. – ISSN 0373-2428.
15. Martynyuk T.B. Klassifikator biomedicinskih signalov / T.B. Martynyuk, A.G. Buda, V.V. Homyuk, A.V. Kozhemyako, L.M. Kupershtejn // Iskusstvennyj intellekt. – 2010. – № 3. – S. 88–95. – ISSN 1561-5359.
16. Martynyuk T.B. Model porogovogo nejrona na osnove parallelnoj obrabotki po raznostnym srezam / T.B. Martynyuk // Kibernetika i sistemnyj analiz. – 2005. – № 4. – S. 78-89. – ISSN 0023-1274.
17. Kozhemyako V.P. Model “bystrogo nejrona” s obrabotkoj dannyh po principu raznostnyh srezov / V.P. Kozhemyako, T.B. Martynyuk, L.M. Kupershtejn // Optiko-elektronni informacijno-energetichni tehnologiyi. – 2009. – № 2(18). – S. 87–98. – ISSN 1681-7893.
18. Kussul E.M. Nejrosetevye klassifikatory dlya raspoznavaniya rukopisnyh simvolov / E.M. Kussul, L.M. Kasatkina, V.V. Lukovich // Upravlyayushie sistemy i mashiny. – 1999. – № 4. – S. 77–86. – ISSN 0130-5395.
19. Martyniuk T.B. Realizatsiia kontseptsii riznytsevykh zriziv pry obroblenni zobrazhen ta rozpiznavanni obraziv / T.B. Martyniuk, A.V. Kozhemiako // Optyko-elektronni informatsiino-enerhetychni tekhnolohii. – 2001. – № 1. – S. 79–85. – ISSN 1681-7893.